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1
Forecasting Dengue, Chikungunya and Zika cases in Recife, Brazil: a spatio-temporal approach based on climate conditions, health notifications and machine learning
von
Silva, CCD
,
Lima, CLD
,
Silva, ACGD
,
Moreno, GMM
,
Musah, A
,
Aldosery, A
,
Dutra, L
,
Ambrizzi, T
,
Borges, IVG
,
Tunali, M
,
Basibuyuk, S
,
Yenigün, O
,
Jones, K
,
Campos, L
,
Massoni, TL
,
Silva Filho, AGD
,
Kostkova, P
,
Santos, WPD
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2
Zika virus in Brazil: a preliminary study about the influence of meteorological variables on the number of cases using statistical modelling
von
Borges, IVG
,
Musah, A
,
Dutra, L
,
Aldosery, A
,
Lins de Lima, C
,
Moreno, GMM
,
Tunali, M
,
Basibuyuk, S
,
Yenigün, O
,
Massoni, T
,
dos Santos, WP
,
Kostkova, P
,
Ambrizzi, T
,
Campos, L
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Tagungsbericht
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3
Spatiotemporal forecasting for dengue, chikungunya fever and Zika using machine learning and artificial expert committees based on meta-heuristics
von
da Silva, CC
,
de Lima, CL
,
da Silva, ACG
,
Moreno, GMM
,
Musah, A
,
Aldosery, A
,
Dutra, L
,
Ambrizzi, T
,
Borges, IVG
,
Tunali, M
,
Basibuyuk, S
,
Yenigün, O
,
Massoni, TL
,
Jones, K
,
Campos, L
,
Kostkova, P
,
da Silva Filho, AG
,
dos Santos, WP
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4
A review exploring the overarching burden of Zika virus with emphasis on epidemiological case studies from Brazil
von
Tunali, M
,
Radin, AA
,
Basibuyuk, S
,
Musah, A
,
Borges, IVG
,
Yenigun, O
,
Aldosery, A
,
Kostkova, P
,
dos Santos, WP
,
Massoni, T
,
Dutra, LMM
,
Moreno, GMM
,
de Lima, CL
,
da Silva, ACG
,
Ambrizzi, T
,
da Rocha, RP
,
Jones, KE
,
Campos, LC
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